Möchtest du mehr über Big Data vs. Data Mining erfahren? Big Data und Data Mining sind zwei unterschiedliche Begriffe, die unterschiedlichen Zwecken dienen. Beide verwendeten große Datensätze, um aus chaotischen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Welt wird von Big Data angetrieben, was Unternehmen dazu zwingt, Experten für Datenanalysen zu suchen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten. Der globale Markt für Big-Data-Analysen wird exponentiell wachsen, mit einem geschätzten Wert von über 655 Milliarden Dollar bis 2029.
Peter Norvig erklärt: „Mehr Daten schlagen clevere Algorithmen, aber bessere Daten schlagen mehr Daten.“ In diesem Artikel werden wir Big Data vs. Data Mining, ihre Arten und ihre Bedeutung für Unternehmen untersuchen.
Es bezieht sich auf eine große Menge an Daten, die strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein können , die mit der Zeit exponentiell wächst. Aufgrund seiner Größe kann es keines der herkömmlichen Verwaltungssysteme oder-tools effizient verarbeiten.
Die New Yorker Börse generiert täglich ein Terabyte an Daten. Außerdem generiert Facebook 5 Petabyte an Daten.
Der Begriff Big Data lässt sich durch die folgenden Merkmale beschreiben.
Volumen bezieht sich auf die Größe der Daten oder die Datenmenge.
Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten wie Videos, Bilder, Webserverprotokolle usw.
Geschwindigkeit zeigt, wie schnell die Größe der Daten anwächst und wie schnell die Daten exponentiell zunehmen.
Wahrheit bedeutet die Ungewissheit von Daten, wie Social Media bedeutet, ob die Daten vertrauenswürdig sind oder nicht.
Sie bezieht sich auf den Marktwert der Daten. Lohnt es sich, hohe Einnahmen zu erzielen? In der Lage zu sein, Erkenntnisse und Wert aus Big Data zu ziehen, ist das ultimative Ziel von Organisationen.
Warum ist Big Data wichtig?
Organisationen nutzen Big Data, um Abläufe zu optimieren, guten Kundenservice zu bieten, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen und andere wichtige Maßnahmen zu ergreifen, die Umsatz und Gewinn steigern können.
Schauen wir uns einige gängige Anwendungen an.
Medizinische Forscher verwenden es, um Krankheitsanzeichen und Risikofaktoren zu identifizieren und Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten bei Patienten zu helfen. Die Regierung verwendet es, um Verbrechen, Betrug und Notfallmaßnahmen zu verhindern , und Smart-City-Initiativen. Transport-und Fertigungsunternehmen optimieren Lieferwege und verwalten Lieferketten effektiv.
Was ist Data Mining?
Bei diesem Prozess werden Daten analysiert und zu aussagekräftigen Informationen zusammengefasst. Unternehmen nutzen diese Informationen, um ihre Gewinne zu steigern und ihre Betriebskosten zu senken.
Bedarf an Data Mining
Data Mining ist unerlässlich für Stimmungsanalysen, Kreditrisikomanagement, Abwanderungsprognosen, Preisoptimierung, medizinische Diagnosen, Empfehlungsmaschinen und vieles mehr. Es ist ein effektives Tool in jeder Branche, einschließlich Einzelhandel, Großhandel, Telekommunikation, Bildung, Fertigung, Gesundheitswesen und soziale Medien.
Arten von Data Mining
Die beiden Haupttypen sind wie folgt.
Predictive Data Mining
Predictive Data Mining verwendet Statistiken und Datenprognosetechniken. Es basiert auf fortschrittlicher Analytik, die historische Daten, statistische Modellierung und maschinelles Lernen nutzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Unternehmen verwenden Predictive Analytics, um Muster in Daten zu finden und Chancen und Risiken zu identifizieren.
Beschreibendes Data Mining
Beschreibendes Data Mining fasst die Daten zusammen, um Muster zu finden und wichtige Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Eine typische Aufgabe wäre es, Produkte zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden.
Data-Mining-Techniken
Im Folgenden werden einige Techniken erläutert.
Assoziation
In der Assoziation identifizieren wir Muster, bei denen Ereignisse miteinander verbunden sind. Assoziationsregeln werden verwendet, um Korrelationen und gemeinsame Vorkommen zwischen Elementen herauszufinden. Warenkorbanalyse ist eine bekannte Technik der Assoziationsregel im Data-Mining. Einzelhändler nutzen es, um den Verkauf zu fördern, indem sie das Kaufverhalten der Kunden verstehen.
Clustering
Clustering-Analyse bedeutet, die Gruppe von Objekten herauszufinden, die einander ähnlich sind, sich aber von den Objekten anderer Gruppen unterscheiden.
Unterschiede – Big Data vs. Data Mining
Zukunft von Big Data vs. Data Mining
Für Unternehmen wird der Umgang mit Big Data in den kommenden Jahren immer anspruchsvoller. Daher müssen Unternehmen Daten als strategisches Gut betrachten und sie richtig nutzen.
Die Zukunft des Data Mining sieht erstaunlich aus und liegt in der „intelligenten Datenermittlung“, dem Konzept der automatisierten Bestimmung von Mustern und Trends in großen Datensätzen.